
ae = function (dados1 = dados1, dados2 = dados2)
{
  # 1. Grficos
  par(mfrow = c(2,2), bty = "n", tcl = 0.3)
  # 1.1 boxplot x, y
  boxplot(dados1,dados2, names = c("dados1", "dados2"))
  
  # 1.2 histograma x, y
  # install.packages("plotrix")
  library("plotrix")
  multhist(x = list(dados1,dados2), col = c("black", "white"), 
           tcl = 0.3, ylab = "Densidade probabilistica", 
           probability = TRUE)
  
  # 1.3 qqnorm x, y
  qqnorm(dados1, xlab = "Quantis tericos", ylab = 
           "Quantis dos dados", tcl = 0.3, pch = 16, main = " ",
         bty = "n")
  qqline (dados1)
  par(new = TRUE)
  qqnorm(dados2, pch = 1, xlab = " ", ylab = " ", bty = "n", 
         lty = 0, xaxt = "n", yaxt = "n", main = " ")
  qqline(dados2, lty = 2)
  
  # 1.4 dados1 por dados2
  plot(dados1,dados2, xlab = "dados1", ylab = "dados2", bty= "n",
       tcl = 0.3)
  
  par(mfrow = c(1,1), new = FALSE)
  
  ### legendas!!
  # text("dados1", side = 3, line = -2)
  # text("dados2", side = 3, line = -3)
  # points(x = -0.65, y = 15.41, pch = 16)
  # points(x = -0.65, y = 14.41, pch = 1)
  
  # 2. summary x, y
  sum_dados1 <- summary(dados1)
  sum_dados2 <- summary(dados2)
  
  # 3. coeficiente de correlao
  coef_dados12 <- coefficients(lm(dados1~dados2))[[2]]
  
  rt_dados <- list(sum_dados1, sum_dados2, coef_dados12)
  names(rt_dados) = c("dados1_summary", "dados2_summary", "coef")
  # 
  return(rt_dados)
}

